华泰期货-量化专题报告：基本面数据延时对量化模型影响研究-190201

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        基本面数据通常都会包含延时等情况。比如在当天交易开盘前，可能拿不到当天需要的数据，又或者即使拿到了一个数据，但这个数据值可能在日后出现改变。如果在量化模型回测时无法知道具体指标录入数据库的时间，而是根据指标的标注时间进行回测，则有可能在回测时引入未来数据，从而无法有效评估交易策略的收益与风险。为了考察基本面数据延时对量化策略收益的影响，这里主要考察钢联提供的API数据库，里面提供了数据的录入时间，从而可以确定数据的延时。对比数据录入时间和数据标注时间可以发现，黑色商品数据的延时主要发生在节假日前后，其他时间出现延时的情况较少。
        另外，这篇报告使用R-MIDAS模型综合日频和周频的黑色基本面数据进行日度预测，并按照数据的标注时间和录入时间，把策略分为三组，第一组按照标注时间训练和预测，第二组按照录入时间训练和预测，第三组按照标注时间训练，但按照录入时间进行预测。三组测试分别在螺纹钢、热轧卷板、铁矿石、焦煤和焦炭中进行。其中第一组和第二组在各个品种中表现各异，而且包含未来数据的第一组在各个品种中并无明显优势。第三组的收益表现通常在第一组和第二组之间。研究结果表明，虽然基本面数据可能存在延时的情况，但如果按照标注时间训练模型，录入时间进行预测，则仍有可能获得较好收益。